Je dois vous assurer que mon sitemap XML a moins de des déchets (liens brisés). La liste d'URL se compte par centaines de milliers, et même s'il était possible de les tester tous 1 par 1, je préfère ne pas, pour de nombreuses raisons:1 %1%1\% 1 - Saved bandwidth 2 - Faster traffic for real clients...
Le livre de Simon Wood sur les GAM et son package R associé mgcv sont à la fois très détaillés et informatifs en ce qui concerne la théorie GAM et l'ajustement du modèle aux données réelles et simulées. Pour les lissages 1D, il n'y a vraiment pas grand-chose à craindre, sauf pour décider...
Considérez le graphique ci-dessous dans lequel j'ai simulé des données comme suit. Nous regardons un résultat binaire pour lequel la vraie probabilité d'être 1 est indiquée par la ligne noire. La relation fonctionnelle entre une covariable x et est un polynôme de troisième ordre avec lien...
Je sais que la taille de l'échantillon affecte la puissance dans n'importe quelle méthode statistique. Il existe des règles pour déterminer le nombre d'échantillons dont une régression a besoin pour chaque prédicteur. J'entends aussi souvent que le nombre d'échantillons dans chaque catégorie dans...
J'ai un ensemble de données avec environ 5 000 caractéristiques / covariables souvent corrélées et une réponse binaire. Les données m'ont été données, je ne les ai pas collectées. J'utilise Lasso et boosting de gradient pour construire des modèles. J'utilise la validation croisée imbriquée itérée....
Soit IID et . Cela semble évident, mais j'ai du mal à le déduire formellement.ˉ X = ∑ n i = 1 X i E [ X iXiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?
Dans «Les éléments de l'apprentissage statistique», l'expression de la décomposition biais-variance du modèle linéaire est donnée par où est la fonction cible réelle, est la variance de l'erreur aléatoire dans le modèle et est l'estimateur linéaire de
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 8 jours . Q1: Existe-t-il des méthodes communes ou...
Je voudrais classer les points de données comme ayant besoin d'un modèle plus complexe ou n'ayant pas besoin d'un modèle plus complexe. Ma pensée actuelle est d'adapter toutes les données à un modèle linéaire simple et d'observer la taille des résidus pour faire cette classification. J'ai ensuite...
T implique l'indépendance de et ?Cov(f(X),Y)=0∀f(.)Cov(f(X),Y)=0∀f(.)\mathbb{Cov} \left(f(X),Y\right) = 0 \; \forall \; f(.)XXXYYY Je ne suis au courant de la définition suivante de l' indépendance entre et .XXXYYY fx,y(x,y)=fx(x)fy(y)fx,y(x,y)=fx(x)fy(y) f_{x,y}(x,y) = f_x(x)f_y(y)...
J'ai des questions concernant la spécification et l'interprétation des GLMM. 3 questions sont définitivement statistiques et 2 sont plus spécifiquement sur R. Je poste ici parce que finalement je pense que le problème est l'interprétation des résultats GLMM. J'essaie actuellement d'installer un...
Casella et Berger énoncent la propriété d'invariance de l'estimateur ML comme suit: Cependant, il me semble qu'ils définissent la "probabilité" de d'une manière complètement ad hoc et absurde:ηη\eta Si j'applique les règles de base de la théorie des probabilités au cas simple où , j'obtiens à la...
J'ai donc eu un test de probabilité et je ne pouvais pas vraiment répondre à cette question. Il a juste demandé quelque chose comme ceci: "En considérant que est une variable aléatoire, 0 , utilisez l'inégalité correcte pour prouver ce qui est supérieur ou égal, E (X ^ 2) ^ 3 ou E (X ^ 3) ^ 2...
Soit X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) des variables aléatoires uniformes standard indépendantes et distribuées de manière identique. Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad...
Si j'ai deux distributions symétriques différentes (par rapport à la médiane) et , la différence également une distribution symétrique (par rapport à la
Si , trouvez la distribution de .X∼C(0,1)X∼C(0,1)X\sim\mathcal C(0,1)Y=2X1−X2Y=2X1−X2Y=\frac{2X}{1-X^2} Nous avonsFY(y)=Pr(Y≤y)FY(y)=Pr(Y≤y)F_Y(y)=\mathrm{Pr}(Y\le y) =Pr(2X1−X2≤y)=Pr(2X1−X2≤y)\qquad\qquad\qquad=\mathrm{Pr}\left(\frac{2X}{1-X^2}\le y\right)
Laisser X∼Binomial(n,p)X∼Binomial(n,p)X\sim\mathrm{Binomial}(n,p). Nous savons queE[X]=npE[X]=np\mathrm{E}[X]=np et V a r[X] = n p ( 1 - p )Var[X]=np(1-p)\mathrm{Var}[X]=np(1-p). Cela signifie-t-il que l' échantillon signifieX¯X¯\bar xet la variance de l' échantillons2s2s^2sont dépendants les uns...
Supposons que nous faisons un exemple de jouet sur un gradient décent, minimisant une fonction quadratique , en utilisant une taille de pas fixe . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Si nous traçons la trace de à chaque...
Laisser K=(K11K21K12K22)K=(K11K12K21K22)K=\begin{pmatrix} K_{11} & K_{12}\\ K_{21} & K_{22} \end{pmatrix} être une matrice réelle semi-définie positive symétrique (PSD) avec K12=KT21K12=K21TK_{12}=K_{21}^T. Puis pour|r|≤1|r|≤1|r| \le 1, K∗=(K11rK21rK12K22)K∗=(K11rK12rK21K22)K^*=\begin{pmatrix}...
L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons...